長沙AI智能質檢

單條”智能質檢指的是，當客戶提到某個具體的場景，業(yè)務人員在回復中必須出現(xiàn)某個語義點（單個）。例如，很多企業(yè)的服務規(guī)范，要求業(yè)務人員遇到“客戶要求反饋”的場景時，及時作出“安撫解釋”。如果沒有出現(xiàn)“安撫解釋”的語義點，即判定該客服或銷售人員未按流程提供服務，須減去一定的分值。首先，我們要配置好“客戶要求反饋場景”的質檢項。 配置完成之后，在智能質檢系統(tǒng)中搜索“客戶要求反饋場景”，就可以找出所有命中該場景的不合格對話。 在這個例子中，智能質檢系統(tǒng)判定在這通對話中，客服人員沒有進行“安撫解釋”，所以要扣除一定的分數(shù)。 較后一步，人工進行復檢，看看機器有沒有誤判或漏判。智能質檢，可助力風險防范工作。長沙AI智能質檢

企業(yè)使用呼叫中心系統(tǒng)攜帶智能質檢后，通過熱詞、關鍵詞分析將歷史數(shù)據(jù)中“我沒有辦法”“我們實現(xiàn)不了您的要求”一類機械應答類的語句抓取出來，并定位到語句的上下文，通過自然語言處理技術，分析真實場景中客服與客戶的對話內容，發(fā)現(xiàn)究竟是哪些客戶問題讓座席無法作答，分類歸納在一起。管理者就可以通過分析結果，重點倒推企業(yè)聯(lián)絡中心的服務能力，提升整體客服水平，給用戶帶來更好的服務體驗。智能質檢系統(tǒng)是以語音識別、自然語言理解、大數(shù)據(jù)處理技術為基礎的全量數(shù)據(jù)存儲、質檢的系統(tǒng)工具，通過可配置、可訓練的檢測模型實現(xiàn)全量質檢。深圳呼叫中心質檢系統(tǒng)求購如今傳統(tǒng)的人工抽檢已經(jīng)很難滿足企業(yè)需求。

當一個質檢項命中的目標通話量比較少，只有幾百甚至幾十條，就無法產(chǎn)生足夠的“正例”給機器學習模型進行訓練，只能繼續(xù)采用“關鍵詞+正則”模式。這是一種被動場景，也是比較常見的場景。 還有一種場景比較特殊：有些質檢項命中的目標通話比較多，原則上可以用來訓練機器學習模型，但是因為“關鍵詞+正則”已經(jīng)得出不錯的結果，既找得全（術語叫召回率高），又找得準（術語叫準確率高），兩個值都超過 90%，那么暫時就不迫切需要升級到“非正則”質檢模式了。比如很多企業(yè)需要的正向質檢項——“禮貌問候”，因為可以窮舉出大部分“禮貌問候”的用詞，用“關鍵詞+正則”模式就能得到雙 90%的結果。

當前人工質檢一條記錄需要6分鐘，其中包含較多問題不明顯的記錄，若擴大質檢量將帶來巨大的人工損耗。，只有提高抽檢準度才能有效降低無效人工耗時。 共享客服平臺應用智能質檢解決方案，通過系統(tǒng)智能化質檢擴大了質檢覆蓋范圍，能夠有效地掌握客戶來電訴求，及時發(fā)現(xiàn)客服工作中存在的問題，在降低運營成本的同時提升了服務質量，使服務水平實現(xiàn)質的飛躍。智能質檢系統(tǒng)主要應用在客服監(jiān)督、客戶業(yè)務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質檢的場景。智能質檢系統(tǒng)的注意事項有哪些？

什么是智能質檢，和傳統(tǒng)質檢有什么差異？智能質檢-基于深度學習技術的“非正則”質檢落地應用效果：在很多質檢項上遠超“關鍵詞+正則”的傳統(tǒng)模式，能多找出 2~10 倍數(shù)量的目標通話，并且介紹了其工作原理與“關鍵詞+正則”的區(qū)別。隨著自然語言處理（NLP）領域技術的發(fā)展，以“非正則”質檢模式為主、“關鍵詞+正則”模式為輔的方案已成為未來發(fā)展趨勢。兩種模式將長期共存，因為它們各有其更擅長做的事情、更適配的場景。智能質檢系統(tǒng)主要應用在客服監(jiān)督、客戶業(yè)務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質檢的場景。智能質檢系統(tǒng)具有什么優(yōu)勢？音視貝智能質檢系統(tǒng)市場價

智能質檢是呼叫中心系統(tǒng)重要的功能之一。長沙AI智能質檢

智能質檢系統(tǒng)的使用：一般情況專項質檢都需要進行質檢條件的判斷，比如險種回訪場景A險種需要質檢坐席是否告知客戶險種的責任與風險而B險種不需要質檢此項。因為業(yè)務特殊性，單一的質檢評分邏輯無法滿足多樣化的業(yè)務考核標準，我們需要運用多元化的評分規(guī)則邏輯，目前常用到的評分邏輯有，違規(guī)扣分、合規(guī)加分、階梯評分等。在業(yè)務不斷發(fā)展過程中，還會遇到 “錯了不全扣分，對了只取邏輯中較高分”的情況。此時可以通過階梯打分來實現(xiàn)客戶需求。長沙AI智能質檢

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